Автор: Денис Аветисян
В статье представлены материалы Второй Международной конференции NeLaMKRR 2025, посвященной развитию языковых моделей для представления знаний и логических выводов.
Обзор современных подходов к построению онтологий, графовым нейронным сетям и автоматизированному логическому анализу, представленных на NeLaMKRR 2025.
Несмотря на значительный прогресс в области искусственного интеллекта, надежное и объяснимое рассуждение остается сложной задачей. Данная публикация представляет материалы Второй Международной Рабочей Конференции «Новое поколение языковых моделей для представления знаний и рассуждений» (NeLaMKRR 2025), посвященной исследованию возможностей современных языковых моделей в области логического вывода и представления знаний. В центре внимания – разработка подходов, позволяющих примирить символические и нейронные методы, и формализация механизмов рассуждения, используемых языковыми моделями. Каким образом можно эффективно интегрировать знания и рассуждения в языковые модели, обеспечивая надежность и точность в критически важных приложениях?
Фундаментальные Модели: Сложности Оценки и Необходимость Строгих Метрик
Быстрое развитие больших языковых моделей (LLM) сопряжено со значительными трудностями в оценке их производительности. Существующие метрики и наборы данных часто оказываются недостаточными для всесторонней проверки сложных способностей к рассуждению и извлечению информации. Традиционные бенчмарки, как правило, фокусируются на простых задачах и не отражают реальных сценариев использования LLM, не выявляя слабые места моделей в обработке неоднозначности или неполных данных. В связи с этим требуется создание специализированных наборов данных и переход к более строгим методологиям оценки, учитывающим контекст, обоснованность и потенциальные риски. Каждая новая зависимость от искусственного интеллекта – это скрытая цена свободы, и только понимание всей системы позволит создать действительно надежный и полезный инструмент.
Управление Поведением LLM на Уровне Нейронов: Контроль и Интерпретируемость
Недавние исследования посвящены возможности «управления» поведением больших языковых моделей (LLM) на уровне отдельных нейронов, позволяя влиять на моральные суждения. Этот подход, известный как Neuron-Level Steering, демонстрирует определенную степень контроля над процессами принятия решений LLM. Однако понимание причин, по которым модели принимают те или иные решения, остается ключевой проблемой. Несмотря на успехи в управлении выходными данными, построение моделей с прозрачным и предсказуемым процессом рассуждений остается сложной задачей.
Формализация Знаний с Использованием LLM: Автоматизация и Структурирование
Формализация знаний на основе больших языковых моделей (LLM) становится перспективным направлением в построении и организации структурированных знаний. Этот подход позволяет преобразовывать неструктурированные данные в формализованные представления, пригодные для машинной обработки и рассуждений. Автоматизированные фреймворки формализации знаний оптимизируют этот процесс, автоматизируя извлечение информации и её структурирование. Интеграция методов извлечения отношений дополнительно расширяет возможности построения сложных графов знаний, демонстрируя потенциал преобразования неструктурированного текста в формализованные, машиночитаемые знания.
Графовые Подходы для Улучшения Рассуждений: Иерархии и Синергия с LLM
HA-GNN использует возможности графовых нейронных сетей для моделирования иерархических связей в научном тексте. Этот подход позволяет представить сложные научные аргументы в виде структурированного графа, обеспечивая более эффективное представление и обработку информации. Обучение ациклическим иерархиям гарантирует надежность рассуждений и обнаружение новых знаний в научной литературе. Сочетание аргументированного рассуждения с большими языковыми моделями (LLM) позволяет осуществлять сложные рассуждения на основе прецедентов и оценивать доказательства.
Применение в Многоагентных Системах: Верификация и Логическая Интеграция
Принципы формализации знаний и графового рассуждения находят применение в многоагентных системах, способствуя созданию более эффективных и надежных систем, способных к автономному принятию решений. Многоагентные системы верификации используют большие языковые модели (LLM) для автоматизации планирования передачи данных и проверки. Интеграция логики ASP (Answer Set Programming) еще больше расширяет возможности этих систем, предоставляя формальную основу для рассуждений и решения задач. Подобно тому, как нельзя пересадить сердце, не понимая кровотока, так и нельзя построить надежную систему, не понимая всей ее структуры.
Исследование, представленное в материалах NeLaMKRR 2025, подчеркивает возрастающую роль языковых моделей в формализации знаний и логических рассуждениях. Особое внимание уделяется построению онтологий и использованию графовых нейронных сетей для представления знаний, что, несомненно, открывает новые горизонты в области искусственного интеллекта. Как однажды заметил Джон Маккарти: «Простота масштабируется, изощрённость — нет». Этот принцип находит отражение в стремлении к созданию элегантных и эффективных систем, способных к решению сложных задач, таких как планирование миссий для многороботных систем, без излишней сложности и уязвимости. Успех в этой области напрямую зависит от способности находить оптимальный баланс между выразительностью и масштабируемостью моделей.
Что Дальше?
Материалы данной работы, зафиксировавшие дискуссии и прогресс NeLaMKRR 2025, позволяют увидеть не столько ответы, сколько усложнение вопросов. Построение онтологий, автоматическое формальное представление знаний – всё это лишь инструменты. Важнее понять, что сама структура знаний не определяет их поведение в реальном мире. Модели, оперирующие графами и нейронными сетями, способны имитировать рассуждения, но не обладают истинным пониманием контекста и неявно выраженных предположений.
Особенно заметен разрыв между возможностями языковых моделей в области аргументации и их применением в сложных системах, таких как планирование миссий для многоагентных систем. Недостаточно просто генерировать логически связные утверждения; необходимо учитывать непредсказуемость реального мира и возможность возникновения непредвиденных ситуаций. Проблема заключается не в улучшении алгоритмов, а в переходе от формализации знаний к моделированию когнитивных процессов.
В конечном итоге, прогресс в области языковых моделей для представления знаний и рассуждений будет зависеть от способности выйти за рамки чисто формальных подходов и учитывать эмпирические данные, контекст и неявные знания. Иначе, остаётся лишь иллюзия разума, замаскированная под элегантную структуру данных.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.09575.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Искусственный интеллект и рефакторинг кода: что пока умеют AI-агенты?
- LLM: математика — предел возможностей.
- Кандинский 5.0: Искусство генерации изображений и видео
- Волны под контролем: Ускорение моделирования материалов с дефектами
- Квантовые симуляторы: Преодолевая ограничения памяти
- Квантовое обучение: новый взгляд на фазовые переходы
- Маленький шаг в скрытом пространстве — огромный скачок для изображения
- Квантовая схема: адаптация к шуму для многочиповых систем
- Квантовая симуляция без издержек: новый подход к динамике открытых систем
- Квантовое моделирование затухающих волн: новый подход к точности и эффективности
2025-11-14 11:04